獨家揭秘！10 款資料采集工具大盤點，快來找到你的 “專屬”！

對于企業來說，資料收集至關重要，它是實作精準分析、科學決策的基礎。然而，現實情況卻不容樂觀。企業在進行資料收集時，常常面臨着各種痛點。比如，需求不明确導緻收集的資料不準确；收集管道單一，無法擷取全面的資料；缺乏有效的資料管理機制，使得收集到的資料難以發揮應有的價值。那麼，企業該如何突破這些困境，做好資料收集工作，為數字化轉型奠定堅實的基礎呢？又有哪些好用的資料收集工具可供企業選擇呢？相信讀完這篇文章，你會得到答案！

先分享一份《企業數字化建設知識地圖》，該圖譜圍繞資料化管理落地—>資料化應用落地—>資料團隊建設三個重點，梳理出了資料化流程管理等内容，點選連結即可擷取：

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一、什麼是資料采集？

什麼是資料采集？說白了，資料采集 = 資料源 × 采集方法。資料源可以是各種裝置、傳感器、調查問卷、資料庫等；采集方法則包括手動輸入、自動監測、網絡抓取等。

例如，你想了解自己每天的運動量，你可以使用運動手環作為資料源，通過其内置的傳感器自動監測你的運動軌迹、步數、心率等資料，這其實就是一種資料采集的過程。

二、資料采集的要點

1. 全面性：資料采集要做到全面性，意味着資料量不僅要足夠，還需具有分析價值，同時資料面要能夠充分支撐分析需求。以 “檢視商品詳情” 這一行為為例，需要采集使用者觸發時的環境資訊、會話以及背後的使用者 id 等多方面的資料。最後，通過對這些資料的統計分析，可以得出該行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數以及活躍比等重要名額。這樣全面的資料采集能夠為企業提供更深入的使用者行為洞察，幫助企業更好地了解使用者需求和市場趨勢。
2. 多元性：資料的多元性對于滿足分析需求至關重要。通過靈活、快速地自定義資料的多種屬性和不同類型，可以滿足不同的分析目标。例如，在 “檢視商品詳情” 行為中，隻有通過埋點，才能知道使用者檢視的商品是什麼、價格、類型、商品 id 等多個屬性。進而進一步了解使用者看過哪些商品、什麼類型的商品被檢視的多以及某一個商品被檢視了多少次等資訊，而不僅僅局限于知道使用者進入了商品詳情頁這一單一行為。多元性的資料采集能夠為企業提供更豐富的資訊，有助于企業進行更精準的市場定位和産品優化。
3. 高效性：高效性包含技術執行的高效性、團隊内部成員協同的高效性以及資料分析需求和目标實作的高效性。在資料采集過程中，一定要明确采集目的，帶着問題搜集資訊，使資訊采集更高效、更有針對性。此外，還要考慮資料的時效性。不同應用領域的大資料其特點、資料量、使用者群體均不相同，是以不同領域需要根據資料源的實體性質及資料分析的目标采取不同的資料采集方法。隻有選擇全面、準确、高效的資料合作夥伴，才能更好地滿足企業的資料采集需求。

三、資料采集方式

1. 基于實體世界的 “硬感覺”：

資料采集方式主要經曆了人工采集和自動采集兩個階段。基于實體世界的 “硬感覺” 依靠資料采集，是将實體對象鏡像到數字世界中的主要通道，是建構資料感覺的關鍵，也是實作人工智能的基礎。基于目前的技術水準和應用場景，我們将 “硬感覺” 分為 9 類，每一類感覺方式都有自身的特點和應用場景。

• 條形碼與二維碼：條形碼是将寬度不等的多個黑條和空白，按一定的編碼規則排列，用以表達一組資訊的圖形辨別符。通常一維條形碼所能表示的字元集不過 10 個數字、26 個英文字母及一些特殊字元，條碼字元集所能表示的字元個數最多為 128 個 ASCII 字元，資訊量非常有限。而二維碼是用某種特定的幾何圖形按一定規律在平面上分布的黑白相間的圖形，用來記錄資料符号資訊。二維碼擁有龐大的資訊攜帶量，能夠把使用一維條碼時存儲于背景資料庫中的資訊包含在條碼中，可以直接閱讀條碼得到相應的資訊，并且二維碼還有錯誤修正及防僞功能，增加了資料的安全性。
• 磁卡：磁卡是一種卡片狀的磁性記錄媒體，利用磁性載體記錄字元與數字資訊，用來儲存身份資訊。視使用基材的不同，可分為 PET 卡、PVC 卡和紙卡三種；視磁層構造的不同，又可分為磁條卡和全塗磁卡兩種。磁卡的優點是成本低，這是它容易推廣的原因，但缺點也比較明顯，例如卡的保密性和安全性較差，使用磁卡的應用系統需要有可靠的計算機系統和中央資料庫的支援。
• RFID：RFID（Radio Frequency Identification，無線射頻識别）是一種非接觸式的自動識别技術，通過無線射頻方式進行非接觸雙向資料通信，利用無線射頻方式對記錄媒體（電子标簽或射頻卡）進行讀寫，進而達到識别目标和資料交換的目的。基于特别業務場景的需求，在 RFID 的基礎上發展出了 NFC（Near Field Communication，近場通信）。

2. 基于數字世界的 “軟感覺”：

使用軟體或者各種技術進行資料收集，收集的對象存在于數字世界，通常不依賴實體裝置進行收集。主要包括埋點、日志資料采集和網絡爬蟲三種方式。

• 埋點：是資料采集領域，尤其是使用者行為資料采集領域的術語，指的是針對特定使用者行為或事件進行捕獲的相關技術。埋點的技術實質，是監聽軟體應用運作過程中的事件，當需要關注的事件發生時進行判斷和捕獲。埋點的主要作用是能夠幫助業務和資料分析人員打通固有資訊牆，為了解使用者互動行為、擴寬使用者資訊和前移營運機會提供資料支撐。埋點技術在目前主要有代碼埋點、可視化埋點和全埋點三類，每一類都有自己獨特的優缺點，可以基于業務的需求，比對使用。
• 日志資料采集：日志資料收集是實時收集伺服器、應用程式、網絡裝置等生成的日志記錄，此過程的目的是識别運作錯誤、配置錯誤、入侵嘗試、政策違反或安全問題。在企業業務管理中，基于 IT 系統建設和運作産生的日志内容，可以将日志分為記錄檔、運作日志和安全日志三類。
• 網絡爬蟲：網絡爬蟲（Web Crawler）又稱為網頁蜘蛛、網絡機器人，是按照一定的規則自動抓取網頁資訊的程式或者腳本。搜尋和數字化營運需求的興起，使得爬蟲技術得到了長足的發展，爬蟲技術作為網絡、資料庫與機器學習等領域的交彙點，可以說，已經成為滿足個性化資料需求的最佳實踐。

四、10款常見的資料采集工具盤點

資料采集工作至關重要，而選擇适合的資料采集工具，則會讓資料采集工作事半功倍，然而市面上的資料采集工具五花八門，很多小白剛入行，在挑選工具時，眼花缭亂，不知道如何是好，那麼，我簡單總結了市面上常見的10款資料采集工具，供大家參考選擇！

（一）FineDataLink

國産的資料處理工具，定位就是資料內建。可以從資料來源、資料同步、資料安全的角度來看：

• 從資料來源看，它具有多源資料采集的能力，無論是關系型資料庫、非關系型資料庫，還是接口、檔案等多種資料源，都能輕松接入。
• 在資料同步方面，零侵入式實時同步功能可以實作多表/整庫資料同步，極大地提升了業務資料的時效性。不管是時間戳、觸發器、全表同比、全表比對增量裝載還是日志解析等五大資料同步方式，都能滿足各種情況下的資料同步需求，確定資料的及時更新和準确性。
• FineDataLink 在資料采集過程中還注重安全性。它支援資料加密解密、SQL 防注入等安全特性，就像給資料加上了一把牢固的鎖，保護企業資料的安全。

對于資料處理人員來說，這款工具操作簡單，低代碼、流程化的操作方式讓零基礎小白也能夠快速上手，具有更高的易用性和更低的學習成本，進而帶來更高的開發效率。無論是報表開發工程師、資料處理人員、數倉開發工程師還是 IT 人員，都能利用 FineDataLink 友善地進行資料采集和處理，為企業的資料展示和分析做好準備。

（二）火車頭采集器

火車采集器是目前使用人數較多的網際網路資料采集軟體。火車頭擁有強大的資料采集能力，設定合理規範，就能輕松從網際網路上提取各類資訊，無論是文字内容還是圖檔、視訊等多媒體資源，都能精确無誤地檢索和擷取。

• 擁有豐富的規則配置選項，友善使用者根據自身需求進行規則調整，無論是使用選擇器、正規表達式還是 Xpath，都能夠精确地滿足各種複雜資料提取要求。
• 提供多種資料輸出格式，包括 CSV、Excel、JSON 等等，提升後期資料分析和處理效率。火車頭采集器以高效穩定為核心，面對海量資料也能穩定可靠地進行處理并提供迅速響應。
• 具有多種采集模式，包括單線程、多線程以及分布式等選擇，可有效地提高采集效率。
• 提供完善的代理支援，使用者可以輕松設定代理伺服器以進行 IP 循環切換和保密性 IP 遮蔽，進而提高資料收集速度，確定個人資料的機密性和安全性。

（三）近探中國

近探中國的資料服務平台裡面有很多開發者上傳的采集工具，還有很多是免費的。不管是采集境内外網站、行業網站、政府網站、app、微網誌、搜尋引擎、公衆号、小程式等的資料還是其他資料，近探都可以完成采集，還可以定制，這是它的一大亮點。

（四）ParseHub

ParseHub 分為免費版和收費版。從數百萬個網頁擷取資料。輸入數千個連結和關鍵字，ParseHub 将自動搜尋這些連結和關鍵字。使用我們的休息 API。可以下載下傳 Excel 和 JSON 中的提取資料，将結果導入谷歌表和 Tableau。

• 采用了機器學習的關系引擎，通過篩選頁面并了解元素的層次結構，以檢視到以秒為機關的資料。
• 從數百萬個網頁中抓取資料，以確定将成千上萬的連結和關鍵字盡收眼底。不需要懂網絡技術也能夠輕松采集資料，隻需單擊，即可擷取資料。
• 這個工具可以支援實時預覽采集的資料，還可以設定抓取時間，以確定抓取到的是最新資料。ParseHub 的最大優勢是爬取一些相對複雜頁面及元素，譬如可以借助它檢索表單、菜單、登入頁，甚至單擊圖檔或地圖拿到背後的更多資料。無論是用 JS 還是 AJAX 編寫的頁面，都可以用 ParseHub 來收集和存儲資料。

（五）Content Grabber

Content Grabber 是一款由國外大神制作的能從網頁中抓取内容（視訊、圖檔、文本）并提取成 Excel、XML、CSV 和大多數資料庫的神器，軟體基于網頁抓取和 Web 自動化。完全免費提供使用，常用于資料的調查和檢測用途。

（六）ForeSpider

ForeSpider 是一款非常好用的網頁資料采集工具，使用者使用這款工具可以幫助自動檢索網頁中的各種資料資訊，并且這款軟體使用非常的簡單，使用者還能免費使用。基本上就是把網址連結輸進去一步步操作就 OK。有特殊情況需要特殊處理才能采集的，也支援配置腳本。

（七）Import.io

使用下來 Import.io 适應任何網址，隻要輸入網址就可以把網頁的資料整齊的抓取出來，操作非常簡單，自動采集，采集結果可視化。但是就是無法選擇具體資料，無法自動翻頁采集，是以從這一方面來看，還是比較麻煩的。

（八）大飛采集器

大飛采集器可采集 99% 網頁，他的速度是普通采集器的 7 倍，和複制黏貼是一樣的準确，它最大的特點就是網頁采集的代名詞，因為專注是以單一。

（九）Flume

Flume 由 Cloudera 公司開發，是一個分布式、高可靠、高可用的海量日志采集、聚合、傳輸的系統。Flume 支援在日志系統中定制各類資料發送方，用于采集資料；Flume 提供對資料進行簡單處理，并寫到各種資料接收方的能力。簡單的說，Flume 是實時采集日志的資料采集引擎。

（十）Fluentd

Fluentd 是另一個開源的資料收集架構。Fluentd 使用 C/Ruby 開發，使用 JSON 檔案來統一日志資料。通過豐富的插件，可以收集來自各種系統或應用的日志，然後根據使用者定義将日志做分類處理。通過 Fluentd，可以非常輕易地實作像追蹤日志檔案并将其過濾後轉存到 MongoDB 這樣的操作。Fluentd 可以徹底地把人從煩瑣的日志進行中解放出來。

通過對這 10 種資料采集工具的全面盤點，相信大家對資料采集工作已經有了初步的了解和認識。不過，我們要明白，在資料采集的世界裡，工具終究是為人所用的。其實并沒有絕對意義上的好工具或壞工具，隻有适不适合自己需求的工具。是以，大家完全可以根據自身的實際需求來自由選擇最适合自己的那一款資料采集工具。

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